AI SecOps: การนำไปใช้งานและแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุด
การปฏิบัติการด้านความปลอดภัย หรือ SecOps คือผลรวมของกระบวนการต่างๆ ที่ป้องกันช่องโหว่และการบุกรุกที่ก่อให้เกิดความเสี่ยงต่อสินทรัพย์สำคัญขององค์กร ซึ่งแตกต่างจากศูนย์ปฏิบัติการด้านความปลอดภัย (Security Operations Center) เล็กน้อยSOC) – ซึ่งเป็นหน่วยงานที่ทำหน้าที่ตรวจสอบและป้องกันเหตุการณ์ด้านความปลอดภัย
ความแตกต่างนี้มีความสำคัญ เพราะ SecOps มีเป้าหมายที่จะบูรณาการกระบวนการรักษาความปลอดภัยเข้ากับกระบวนการปฏิบัติงาน ในขณะที่วิธีการแบบดั้งเดิมนั้นแตกต่างออกไป SOCการแยกส่วนการรักษาความปลอดภัยออกจากส่วนไอที ทำให้กระบวนการรักษาความปลอดภัยถูกแยกออกจากกันโดยสิ้นเชิง นี่คือเหตุผลที่ระบบรักษาความปลอดภัยสมัยใหม่ SOCโดยทั่วไปแล้วองค์กรต่างๆ มักนำ SecOps มาใช้เป็นวิธีการสร้างสมดุลระหว่างการป้องกันภัยคุกคามกับความสามารถในการตอบสนองต่อเหตุการณ์ที่เกิดขึ้นโดยเฉพาะ
เนื่องจาก SecOps ต้องทำงานควบคู่ไปกับเวิร์กโฟลว์ IT และ OT ในแต่ละวัน และไม่ขัดขวางการทำงานอัตโนมัติของ SecOps จึงเป็นส่วนสำคัญของกลยุทธ์นี้ บทความนี้จะกล่าวถึงวิวัฒนาการของ AI SecOps กรณีการใช้งานของ AI ใน SecOps และแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดสำหรับการนำ AI มาใช้ใน SecOps
รุ่นต่อไป SIEM
สเตลลาร์ ไซเบอร์ เน็กซ์เจเนอเรชั่น SIEMในฐานะที่เป็นองค์ประกอบสำคัญภายใน Stellar Cyber Open XDR แพลตฟอร์ม...
สัมผัสประสบการณ์การรักษาความปลอดภัยที่ขับเคลื่อนด้วย AI ในการดำเนินการ!
ค้นพบ AI อันล้ำสมัยของ Stellar Cyber เพื่อการตรวจจับและตอบสนองภัยคุกคามในทันที กำหนดเวลาการสาธิตของคุณวันนี้!
บทนำสู่ AI SecOps
SecOps เป็นแนวทางที่ได้รับการสนับสนุนอย่างมากจากองค์กรที่ใส่ใจเรื่องความปลอดภัย SecOps ขององค์กรแต่ละแห่งจำเป็นต้องปรับตัวให้เข้ากับรูปแบบเฉพาะขององค์กรในด้านสินทรัพย์ดิจิทัล โครงสร้างพื้นฐาน และข้อมูลละเอียดอ่อน เช่นเดียวกับที่องค์กรเติบโตและปรับตัวตามการเปลี่ยนแปลงของตลาดเมื่อเวลาผ่านไป เนื่องจาก SecOps บูรณาการมาตรการด้านความปลอดภัยตลอดวงจรชีวิตการดำเนินงานด้านไอที จึงจำเป็นต้องฝังความปลอดภัยไว้ในทุกขั้นตอนของการพัฒนาและการดำเนินงานด้วย
เพื่อให้บรรลุสิ่งนี้ SOC จำเป็นต้องมีการตรวจสอบอุปกรณ์ เครือข่าย และจุดเชื่อมต่อของผู้ใช้เกือบทั้งหมดอย่างต่อเนื่องและละเอียดถี่ถ้วน ซึ่งเป็นปริมาณข้อมูลมหาศาล ส่วนหนึ่งของเหตุผลที่ว่า SOC โดยปกติแล้ว ทีมงานจะแยกตัวออกจากฝ่ายพัฒนาซอฟต์แวร์ และฝ่ายไอทีมีหน้าที่จัดการข้อมูลทั้งหมดนี้ โดยแบ่งตามระดับของนักวิเคราะห์ SOC ทีมงานยังต้องการเครื่องมือจำนวนมากเพื่อแยกและจัดกลุ่มข้อมูล การจัดการข้อมูลและเหตุการณ์ด้านความปลอดภัย (SIEMเครื่องมือต่างๆ เช่น ไฟร์วอลล์ และระบบตรวจจับและตอบสนองปลายทาง (EDR) ล้วนช่วยประมวลผลข้อมูลเหล่านี้และเปลี่ยนให้เป็นข้อมูลที่มีความหมาย
ปัจจุบัน AI ในการดำเนินการด้านความปลอดภัยสามารถดึงข้อมูลด้านความปลอดภัยได้ในอัตราเดียวกับที่ผลิตขึ้น ด้วยเหตุนี้ Machine Learning และ Generative AI รุ่นใหม่จึงมีหน้าที่เปลี่ยน SecOps ให้เป็นกระบวนการต่อเนื่อง ช่วยให้การดำเนินการด้านความปลอดภัยสามารถก้าวทันการเปลี่ยนแปลงด้านไอทีและการพัฒนาได้ นอกจากนี้ เนื่องจากแพลตฟอร์มที่ขับเคลื่อนด้วย AI มอบตัวเลือกการทำงานอัตโนมัติที่มากขึ้นกว่าเดิม วิวัฒนาการของ SecOps จึงถูกผลักดันไปสู่กลุ่มเทคโนโลยีที่มีประสิทธิภาพมากขึ้น ความซับซ้อนที่ลดลง และผลตอบแทนจากการลงทุนที่สูงขึ้น
กรณีการใช้งาน AI ใน SecOps
การค้นพบภัยคุกคามด้วยผลบวกปลอมที่น้อยลง
โมเดล AI เติบโตได้จากชุดข้อมูลขนาดใหญ่: ด้วย AI ปริมาณการแจ้งเตือนที่เคยล้นมือทีมงานรักษาความปลอดภัยสามารถรวบรวม อ้างอิงไขว้ และใช้ในการตรวจจับคนอื่นๆ ได้ ซึ่งแตกต่างอย่างสิ้นเชิงกับแนวทางดั้งเดิมในการตรวจจับภัยคุกคาม ซึ่งเพียงแค่มีเครื่องมือรักษาความปลอดภัยมากมายวางทับซ้อนกัน
นี่คือสถานการณ์ที่เกิดขึ้น บริษัทการเงินแห่งหนึ่งในสหรัฐอเมริกา พบว่าตัวเองอยู่ในสถานการณ์ดังนี้: SOC นักวิเคราะห์จำเป็นต้องเริ่มต้นปฏิบัติการรักษาความปลอดภัยทุกครั้งด้วยการตรวจสอบข้อมูลจำนวนมหาศาลที่แนบมากับการแจ้งเตือนแต่ละครั้ง และเนื่องจากองค์กรมีซอฟต์แวร์เครื่องมือรักษาความปลอดภัยหลายตัว พวกเขาจึงต้องระบุการแจ้งเตือนเดียวกันในแต่ละคอนโซลด้วยตนเอง และติดตามเบาะแสแต่ละอย่างเพื่อตรวจสอบความถูกต้องและความเสียหายที่อาจเกิดขึ้นจากการแจ้งเตือนนั้นๆ
เนื่องจาก AI สามารถดึงข้อมูลดิบของบันทึก เครือข่าย และอุปกรณ์ทั้งหมดที่ส่งไปยังตัวกระตุ้นการแจ้งเตือนของเครื่องมือ จึงสามารถเชื่อมโยงการแจ้งเตือนนั้นกับการดำเนินการที่เกี่ยวข้องบนเครือข่าย อุปกรณ์ หรือบัญชีที่เกี่ยวข้องได้ ผลลัพธ์คือการแจ้งเตือนเท็จจะน้อยลงมาก และในกรณีที่เกิดเหตุการณ์ด้านความปลอดภัยขึ้นจริง AI จะสามารถวางการแจ้งเตือนไว้ในบริบทของห่วงโซ่การโจมตีที่กว้างขึ้นได้
การตอบสนองต่อเหตุการณ์โดยอัตโนมัติ
Playbooks เป็นรากฐานสำคัญของความสามารถในการตอบสนองอัตโนมัติ ช่วยให้ทีมงานที่คล่องตัว เช่น ทีมงานที่ แผนกไอทีของมหาวิทยาลัยซูริก เพื่อนำความสามารถในการตรวจสอบและตอบสนองบางอย่างไปใช้ได้อย่างรวดเร็วเพื่อตอบสนองต่อการแจ้งเตือนที่เฉพาะเจาะจง ตัวอย่างเช่น ในกรณีที่เกิดเหตุการณ์ที่ส่งผลกระทบต่อปลายทางของแผนก ผู้จัดการฝ่ายไอทีที่เกี่ยวข้องจะได้รับการแจ้งเตือน
ระบบอัตโนมัติช่วยให้ทีมงานที่เน้นการทำงานแบบลีนสามารถให้บริการได้ตลอด 24 ชั่วโมงทุกวัน แม้ว่าจะไม่มีกำลังคนเพียงพอที่จะมีนักวิเคราะห์ที่พร้อมทำงานตลอดเวลาก็ตาม ระบบอัตโนมัติสามารถเข้าถึงได้ผ่านคู่มือ ซึ่งระบุขั้นตอนการแก้ไขที่เครื่องมือ AI ควรดำเนินการเพื่อตอบสนองต่อประเภทการแจ้งเตือนและเหตุการณ์บางอย่างอย่างชัดเจน
การแจ้งเตือนตามลำดับความสำคัญและการตรวจจับภัยคุกคามที่เปิดใช้งาน AI
เนื่องจากโมเดล AI สามารถฝึกได้จากการโจมตีในอดีต และสามารถมีความเข้าใจล่าสุดเกี่ยวกับสินทรัพย์ทั้งหมดขององค์กรได้ จึงสามารถจัดหมวดหมู่การแจ้งเตือนตามรัศมีการโจมตีที่อาจเกิดขึ้นได้ ซึ่งจะช่วยลดภาระของกระบวนการ SecOps ที่ต้องดำเนินการด้วยตนเองลงอย่างมาก ซึ่งปกติแล้วจะต้องใช้เวลานานและยากลำบากในการดำเนินการ
การจัดหมวดหมู่การแจ้งเตือนกินพื้นที่ไปมาก เวลาราชการเมืองหนึ่ง ในกรณีนี้ นักวิเคราะห์แต่ละคนคาดว่าจะใช้เครื่องมือรักษาความปลอดภัยของตนเอง ซึ่งทำให้มีช่องโหว่จำนวนมากที่เวกเตอร์การโจมตีที่ซับซ้อนอาจใช้ประโยชน์ได้ การคัดกรองด้วยความช่วยเหลือของ AI ช่วยให้สามารถลดภาระงานที่ต้องดำเนินการด้วยตนเองจากนักวิเคราะห์แต่ละคนได้อย่างมาก ทำให้สามารถค้นหาสาเหตุของเหตุการณ์ได้ภายใน 10 นาที แทนที่จะใช้เวลานานหลายวัน
อย่างไรก็ตาม การรู้ว่าจะนำ AI ไปใช้ใน SecOps ที่ไหนและอย่างไร มักเป็นอุปสรรคแรกในการนำไปปฏิบัติ
แนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดในการนำ AI มาใช้ใน SecOps
กำหนดเป้าหมายที่วัดผลได้สำหรับการใช้งาน AI ของคุณ
เป้าหมาย SMART ช่วยให้โลกหมุนไป – และการเน้นที่การวัดผลถือเป็นกุญแจสำคัญในการกำหนดและนำเครื่องมือ AI ใหม่มาใช้ได้อย่างประสบความสำเร็จ หากต้องการดึงผลตอบแทนจากการลงทุน (ROI) ที่ดีที่สุดเท่าที่จะเป็นไปได้ ควรเริ่มต้นด้วยการระบุกระบวนการ SecOps ที่กำลังใช้เวลาส่วนใหญ่ของนักวิเคราะห์ของคุณ
นี่อาจเป็นเครื่องมือเฉพาะอย่างหนึ่ง เช่น SIEM – หรือตัวชี้วัดที่กว้างกว่า เช่น เวลาเฉลี่ยในการตอบสนอง (MTTR) อาจเป็นขั้นตอนในกระบวนการทำงานที่นักวิเคราะห์หรือเจ้าหน้าที่ไอทีต้องปฏิบัติตามหลังจากได้รับการแจ้งเตือน ประเด็นสำคัญคือการระบุให้แน่ชัดว่าส่วนประกอบใดที่ทำให้เกิดความล่าช้ามากที่สุด กระบวนการนี้จะสร้างภาพที่ชัดเจนว่าเครื่องมือ AI จะต้องมีบทบาทอย่างไร หากปัญหาหลักเกี่ยวข้องกับการค้นหาทรัพย์สิน การบูรณาการไฟร์วอลล์ AI อาจไม่ใช่สิ่งสำคัญที่สุด
นอกจากนี้ ควรเริ่มดำเนินการให้เป็นความพยายามร่วมกัน การมีส่วนร่วมของระดับ C และผู้มีอำนาจตัดสินใจระดับบริหารอื่นๆ ถือเป็นสิ่งสำคัญในการบรรลุการเปลี่ยนแปลงที่ยั่งยืน และพวกเขาสามารถช่วยให้ฝ่ายไอทีและความปลอดภัยสามารถคาดการณ์การเปลี่ยนแปลงที่จำเป็นในองค์กรได้
บูรณาการ AI เข้ากับเครื่องมือและเวิร์กโฟลว์ที่มีอยู่ของคุณ
เทคโนโลยี AI เติบโตได้ดีในสภาพแวดล้อมที่มีข้อมูลมากมาย – แต่จำเป็นต้องดึงข้อมูลเหล่านั้นมาจากแหล่งใดแหล่งหนึ่ง การผสานรวมแบบกำหนดเองอาจทำได้ยากและใช้เวลานาน ดังนั้นเมื่อพิจารณาโซลูชันที่ใช้ AI ควรประเมินความสามารถในการผสานรวมกับเครื่องมือปัจจุบันของคุณ เป็นเรื่องที่เกิดขึ้นได้ยากมากที่องค์กรจะต้องเริ่มต้นใหม่ทั้งหมด บางครั้ง หาก... SIEMหากระบบ EDR หรือไฟร์วอลล์ของคุณทำงานได้ดีอยู่แล้ว และความล่าช้าเกิดจากทรัพยากรที่จำกัดของนักวิเคราะห์เอง วิธีที่ดีที่สุดคือการเสริมระบบของคุณ SIEM โดยใช้ AI แทนการเปลี่ยนทดแทน
อย่าลืมว่า AI ต้องใช้ข้อมูลด้านความปลอดภัยจำนวนมาก หากคุณกำลังสร้างชุดข้อมูลตั้งแต่ต้น คุณจะต้องลงทุนสร้างโครงสร้างพื้นฐานข้อมูลที่แข็งแกร่งและยืดหยุ่น ควบคู่ไปกับโปรโตคอลการกำกับดูแลที่เข้มงวด โครงสร้างพื้นฐานที่แข็งแกร่งต้องใช้โซลูชันการจัดเก็บข้อมูลที่ปลอดภัย เพิ่มประสิทธิภาพความสามารถในการประมวลผลข้อมูล และสร้างระบบการส่งข้อมูลที่มีประสิทธิภาพเพื่อรองรับการตรวจจับและตอบสนองภัยคุกคามแบบเรียลไทม์ ในทางกลับกัน ผลิตภัณฑ์ของบริษัทภายนอกจะจัดการข้อมูลทั้งหมดนี้ให้กับคุณ แต่ต้องแน่ใจว่าคุณไว้วางใจผู้ให้บริการรายนั้น
ปรับแต่งทีม SecOps เพื่อใช้ระบบที่ขับเคลื่อนด้วย AI
แม้ว่าเครื่องมือ AI จะต้องมีความยืดหยุ่น แต่ก็ต้องทำการเปลี่ยนแปลงบางอย่างกับงานประจำวันของนักวิเคราะห์ ซึ่งนั่นคือสิ่งที่เครื่องมือมีไว้เพื่อจุดประสงค์นั้น ทีมที่ได้รับผลกระทบจำเป็นต้องรู้ว่าการเปลี่ยนแปลงนี้จะมีผลอย่างไร และเวิร์กโฟลว์ของตนเองควรมีลักษณะอย่างไร เนื่องจาก SecOps เรียกร้องให้มีการฝึกอบรมการปฏิบัติการด้านความปลอดภัยอย่างครอบคลุมอยู่แล้ว พวกเขาจึงควรคุ้นเคยกับกรอบนโยบายและขั้นตอนอยู่แล้ว ในทำนองเดียวกัน การอัปเดต AI จำเป็นต้องแบ่งกระบวนการออกเป็นการดำเนินการที่วัดผลได้และแนวทางที่ชัดเจน
เมื่อกล่าวเช่นนั้น ให้พิจารณาชุดทักษะและประสบการณ์ของสมาชิก SecOps ปัจจุบัน หากมีสมาชิกทีมใหม่บางคนที่ยังทำงานอยู่ ให้พิจารณาเลือกเครื่องมือ AI ที่เข้าถึงได้และอธิบายขั้นตอนการดำเนินการอัตโนมัติหรือกระบวนการแจ้งเตือนให้พวกเขาทราบ วิธีนี้ช่วยให้พวกเขาสร้างความมั่นใจเมื่อต้องรับมือกับภัยคุกคาม ความโปร่งใสยังสร้างความไว้วางใจระหว่างทีมมนุษย์กับกลไกวิเคราะห์ AI มากขึ้น ขณะเดียวกันก็ช่วยให้การตัดสินใจของ AI ปรับแต่งได้ตามระยะเวลา
สร้างเพลย์บุ๊ก
Playbooks เป็นรากฐานของการนำระบบรักษาความปลอดภัย AI ไปใช้ และแม้ว่าเครื่องมือ AI อาจมาพร้อมกับระบบที่กำหนดไว้แล้วบางส่วน แต่แนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดคือสร้างหรือปรับเปลี่ยนระบบของคุณเองตามกรณีการใช้งานเฉพาะที่คุณต้องการ
ตัวอย่างเช่น หากทีมต้องจัดการกับการสื่อสารทางอีเมลภายนอกจำนวนมาก สิ่งสำคัญคือต้องสร้างคู่มือบางอย่างเพื่อจัดการกับภัยคุกคามจากการฟิชชิ่งทางอีเมลโดยเฉพาะ ในกรณีนี้ แพลตฟอร์ม AI ส่วนกลางจะตรวจจับไวยากรณ์หรือข้อมูลเมตาที่น่าสงสัยของอีเมลฟิชชิ่ง จากนั้นจึงเรียกใช้คู่มือที่เกี่ยวข้อง ในกรณีนี้ คู่มือจะแยกอีเมลโดยอัตโนมัติ หรือแยกปลายทางเองหากมีหลักฐานการบุกรุก จากนั้นจึงเรียกใช้การรีเซ็ตรหัสผ่าน ข้อความจะถูกส่งไปยังผู้ดูแลระบบความปลอดภัยที่เกี่ยวข้อง ซึ่งจะได้รับข้อมูลทั้งหมดนั้นรวมไว้ในการแจ้งเตือนครั้งเดียว คู่มือที่โมเดล AI ของคุณต้องการนั้นขึ้นอยู่กับการตั้งค่าและความรับผิดชอบขององค์กรคุณเอง
เมื่อพิจารณาโดยรวมแล้ว แนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดของ SecOps ที่ขับเคลื่อนด้วย AI เหล่านี้จะช่วยให้การเปลี่ยนผ่านไปสู่ SecOps ที่ขับเคลื่อนด้วย AI เป็นไปอย่างราบรื่น พร้อมทั้งมอบ ROI สูงสุด
Stellar Cyber ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพให้กับ AI SecOps ได้อย่างไร
การตรวจจับเหตุการณ์อัตโนมัติ
Stellar Cyber ขจัดการพึ่งพาการตรวจจับภัยคุกคามด้วยตนเองและการระบุภัยคุกคามตามกฎด้วย AI หลายชั้น
AI ตัวแรกนี้มุ่งเน้นไปที่การตรวจจับ ทีมวิจัยด้านความปลอดภัยของ Stellar Cyber สร้างและฝึกอบรมโมเดลที่มีการดูแลโดยใช้ชุดข้อมูลที่เปิดให้เข้าถึงได้สาธารณะและสร้างขึ้นภายในร่วมกัน สามารถตรวจจับภัยคุกคามแบบ Zero-day และภัยคุกคามที่ไม่รู้จักได้โดยใช้โมเดลการเรียนรู้ของเครื่องแบบคู่ขนานที่ไม่มีการดูแล โมเดลเหล่านี้จะสร้างฐานข้อมูลพื้นฐานของพฤติกรรมเครือข่ายและผู้ใช้เป็นเวลาหลายสัปดาห์ เมื่อรับสัญญาณข้อมูลแล้ว AI ที่ใช้ GraphML จะเชื่อมโยงการตรวจจับและสัญญาณข้อมูลอื่นๆ โดยเชื่อมโยงจุดข้อมูลที่เกี่ยวข้องโดยอัตโนมัติเพื่อช่วยเหลือผู้วิเคราะห์ AI จะประเมินความแรงของการเชื่อมต่อระหว่างเหตุการณ์ต่างๆ โดยวิเคราะห์คุณสมบัติ เวลา และรูปแบบพฤติกรรม
AI รูปแบบอื่นๆ นั้นมีพื้นฐานมาจากความสามารถในการค้นพบหลักเหล่านี้ ซึ่งจะทำให้องค์กรที่ขับเคลื่อนด้วย Stellar Cyber มีความสามารถในการเข้าถึงและตอบสนองได้มากขึ้น
ทำให้ SecOps สามารถเข้าถึงได้
ข้อมูลความปลอดภัยแบบเรียลไทม์ทั้งหมดขององค์กรแสดงอยู่ในสองรูปแบบหลัก: รูปแบบแรกอยู่ใน kill chain ที่อยู่บนแดชบอร์ด และรูปแบบที่สองผ่าน Copilot
การขอ XDR แดชบอร์ด Kill Chain ทำหน้าที่เป็นหน้าแรกเริ่มต้นของ Stellar Cyber โดยนำเสนอภาพรวมความเสี่ยงและภัยคุกคามที่ตรวจพบจากส่วนกลาง ช่วยให้ประเมินสถานการณ์ได้อย่างรวดเร็วด้วยการเจาะลึกไปยังเหตุการณ์ที่เกิดขึ้น สินทรัพย์ที่มีความเสี่ยงสูง และกลยุทธ์การโจมตี แนวทางที่คล่องตัวนี้ช่วยให้ทีมรักษาความปลอดภัยสามารถจัดลำดับความสำคัญของประเด็นสำคัญได้ ไม่ว่าจุดสนใจเฉพาะของแต่ละทีมจะเป็นอย่างไร จากนั้นจึงสามารถเจาะลึกรายละเอียดเพิ่มเติมได้
ในทางกลับกัน Copilot AI เป็นเครื่องมือตรวจสอบตามหลัก LLM ที่ช่วยเร่งโครงการวิเคราะห์ภัยคุกคามของนักวิเคราะห์เองโดยให้คำตอบทันทีต่อคำถามต่างๆ ซึ่งทำให้เหมาะอย่างยิ่งสำหรับการดึงข้อมูลและคำอธิบายอย่างรวดเร็ว โดยผสานรวมเครื่องมือเข้ากับโครงการ SecOps เพิ่มเติม
การมองเห็นรอบด้าน
Stellar cyber รวบรวมข้อมูลบันทึกและข้อมูลด้านความปลอดภัยผ่านเซ็นเซอร์หลายประเภท เซ็นเซอร์เครือข่ายและความปลอดภัยรวบรวมข้อมูลเมตาจากสวิตช์ทางกายภาพและเสมือนในขณะที่รวบรวมบันทึกเพื่อให้มองเห็นข้อมูลได้ครอบคลุม การตรวจสอบแพ็กเก็ตเชิงลึก (DPI) ของ Stellar จะวิเคราะห์เพย์โหลดอย่างรวดเร็ว ในทางกลับกัน เซ็นเซอร์เซิร์ฟเวอร์สามารถรวบรวมข้อมูลจากเซิร์ฟเวอร์ Linux และ Windows โดยจับข้อมูลการรับส่งข้อมูลในเครือข่าย คำสั่ง กระบวนการ ไฟล์ และกิจกรรมแอปพลิเคชัน คาดหวังความเข้ากันได้อย่างสมบูรณ์จาก Windows 98 ขึ้นไป และระบบปฏิบัติการ Linux เช่น Ubuntu, CoreOS และ Debian
แพลตฟอร์มนี้จะอยู่ทุกที่ที่ต้องการการมองเห็น ไม่ว่าจะเป็นบนคลาวด์ ไฮบริด หรือภายในสถานที่ทั้งหมด หรือตามผู้เช่า Stellar Cyber จะรวบรวมข้อมูลจากทุกที่
AI ตอบสนองขั้นสูง
ความสามารถในการตอบสนองของ Stellar Cyber ขยายการบูรณาการของเครื่องมือกับเครื่องมือความปลอดภัยที่มีอยู่: แทนที่จะเพียงแค่รับข้อมูลเข้าไป Stellar ยังสามารถดำเนินการโดยอัตโนมัติผ่านเครื่องมือเดียวกันนี้ได้
เนื่องจาก Stellar มุ่งเน้นที่การใช้งานที่รวดเร็ว จึงมาพร้อมกับคู่มือการล่าภัยคุกคามที่สร้างไว้แล้ว 40 ชุดที่ครอบคลุมพื้นผิวการโจมตีทั้งหมด เช่น ความล้มเหลวในการเข้าสู่ระบบ Windows การวิเคราะห์ DNS และ Microsoft 365 ทำให้การตรวจจับและตอบสนองต่อภัยคุกคามเข้าถึงได้ง่ายขึ้น แม้แต่สำหรับทีมที่ไม่มีความเชี่ยวชาญด้านความปลอดภัยอย่างลึกซึ้ง
Stellar Cyber สามารถบูรณาการกับไฟร์วอลล์ ความปลอดภัยปลายทาง เครื่องมือจัดการข้อมูลประจำตัวและการเข้าถึง ระบบการออกตั๋ว และแอปส่งข้อความได้อย่างราบรื่น เพื่อปรับขนาดการดำเนินการด้านความปลอดภัย สำหรับความต้องการการประสานงานขั้นสูง ระบบนี้รองรับการบูรณาการกับแพลตฟอร์ม SOAR ชั้นนำเพื่อการตอบสนองต่อภัยคุกคามที่มีประสิทธิภาพและคล่องตัว องค์กรที่ขับเคลื่อนด้วย Stellar Cyber สามารถควบคุมทริกเกอร์ เงื่อนไข และผลลัพธ์ของคู่มือแต่ละเล่มได้อย่างละเอียด ช่วยให้ปฏิบัติตามแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดของ SecOps ได้อย่างใกล้ชิดและเรียบร้อย คู่มือเหล่านี้สามารถนำไปใช้ได้ทั่วโลกหรือตามแต่ละผู้เช่า
สำรวจ Stellar Cyber AI SecOps
แพลตฟอร์มของ Stellar Cyber ทำให้การนำ AI มาใช้ใน SecOps ง่ายขึ้นโดยเน้นที่การนำไปใช้อย่างรวดเร็ว ช่วยให้องค์กรต่างๆ สามารถดำเนินการด้านความปลอดภัยได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้นโดยไม่ต้องผ่านกระบวนการนำไปใช้งานที่ยุ่งยากหรือถูกปิดกั้นโดยผู้จำหน่าย ความสามารถในการทำงานอัตโนมัติพร้อมใช้งานได้ทันทีเพื่อสำรวจสภาพแวดล้อมและความสามารถของ Stellar Cyber กำหนดเวลาการสาธิต.
